一、结合表型与标记信息预测动物杂种优势的理论探讨（论文文献综述）
赵越[1]（2021）在《作物杂交种表型的全基因组选择模型研究》文中研究指明全基因组选择（GS）育种技术能够在得到个体基因型时即对其育种值进行评估,可大大缩短育种周期,已成为动植物育种的一项新技术,尤其在作物的杂交育种中,GS的优势更为突出,因为杂交种的基因型可由亲本基因型推断,只需获取亲本的基因型和少部分杂交种的表型,即可对其它尚未组配的杂交种进行预测。准确的基因组预测是GS成功的前提。然而,对于一些复杂性状,尤其是对受环境影响较大的产量性状而言,基因组预测的准确性往往比较低。为进一步提高杂交种预测的准确性,本文提出将亲本表型信息整合到杂交水稻表型预测的新策略,阐明了该策略的实现方法及最优模型,同时提出了基于辅助性状的杂交种表型预测新方法,从而实现更加全面、可靠的预测并选择。研究结果为水稻和玉米的精准育种提供了重要的理论与技术支撑。研究内容包括以下两个部分:1、整合亲本表型预测水稻杂交种产量相关性状的基因组选择方法本研究基于210份水稻重组自交系的基因组信息以及278份杂交种的表型数据,探讨结合亲本表型的预测能否提高杂交种产量相关性状的预测准确性,同时开展GS方法的比较研究,利用交叉验证比较13种参数、半参数及非参数方法的预测准确性,探讨不同方法对不同性状预测准确性的影响。参数方法包括:基因组最佳线性无偏预测（Genomic Best Linear Unbiased Prediction,GBLUP）、最小绝对收缩与选择算子（Least Absolute Shrinkage Selection Operator,LASSO）、贝叶斯方法（BayesA,BayesB,BayesC）、偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）、弹性网（Elastic Net,EN）、岭回归（Ridge Regression,RR）;半参数方法主要有:再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space,RKHS）;非参数方法有:支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、随机森林（Random Forest,RF）。研究结果表明,结合亲本表型能显着提高杂交种预测的准确性,此外不同方法的预测力存在极显着差异,总体而言,13种方法中GBLUP和BayesB两种方法的预测力较好,而SVM和PLS方法的预测力较差。此外,不同性状的预测力也存在极显着差异,四个性状中千粒重的预测力最高,产量的预测力最低,表现出性状遗传力越高其预测能力越大的趋势。结合亲本表型后,产量、分蘖数、每穗粒数以及千粒重四个性状的平均预测力分别提升了12.5%、24%、7.4%、5.8%,此项研究有益于提高产量相关性状的预测准确性,为水稻杂交种表型的精准预测奠定了理论基础。2、结合辅助性状的玉米杂交种基因组选择策略生物性状间通常具有一定的相关性,多性状联合分析能够利用性状间的遗传相关或环境信息,有效提高预测的准确性。本研究利用与目标性状相关的已知辅助性状和预测辅助性状对目标性状的表型值进行预测,探讨基于辅助性状的杂交种GS新策略。利用一套玉米数据集,以257份自交系为亲本材料,组配了 846份杂交种,性状包括株高、穗位高、穗重和粒重,获取亲本材料的基因型及表型数据,结合已知辅助性状和预测辅助性状两种策略对玉米杂交种进行基因组预测。结果表明,结合已知辅助性状的杂交种基因组预测能显着提高目标性状的预测力,采用不同的辅助性状组合,所有组合预测力较株高、穗位高、穗重和粒重四个性状本身预测力分别提高了 20.5%、32.0%、50.2%和81.2%。与已知辅助性状的预测相比,结合预测性状的辅助预测优势较小,但依然使预测力得到了提升,株高、穗位高、穗重和粒重四个性状的预测力最高提升了 1%、1.4%、3.4%和4.3%。此外,根据已经鉴定的杂交种预测了所有可能杂交组合的表型值,穗重最高的100个杂交种的平均值比所有杂交种平均穗重提高了 17.8%。四个性状预测的Top100和Bottom100的杂交组合间均具有极显着差异。本研究为利用GS技术开展玉米等作物杂交种选育工作提供了新的思路。
郝兆东[2]（2020）在《鹅掌楸属基因组演化及其花色变异遗传基础研究》文中认为鹅掌楸属（Liriodnedron）是木兰类（magnoliids）木兰科（Magnoliaceae）植物。木兰类植物是被子植物中较早分化出来的一支,也是核心被子植物（Mesangiospermae）中除单、真双子叶植物之外的第三大类群,但先前还未见到木兰类代表性植物的全基因组测序完成的报道。另外,被子植物的起源与演化一直是植物学、古生物学以及演化生物学研究中的焦点,但目前在学术界对核心被子植物内部的系统发育关系观点仍然持有商榷。鹅掌楸属植物现存仅两个种。一个是天然分布于东亚地区——主要分布于中国的鹅掌楸（L.chinense（Hemsl.）Sargent.）,另一个是天然分布于北美东部地区的北美鹅掌楸（L.tulipifera Linn.）。横跨广袤太平洋的两个种,组成了植物进化研究中一对典型的呈东亚-北美东部洲际间隔分布姊妹种。开展鹅掌楸属两个种在群体遗传与演化方面研究,对于理解东亚与北美东部地区第三纪孑遗植物区系的间断分布具有重要意义。然而,目前还尚未见到对这一对姊妹种在全基因组水平上的群体遗传结构和群体演化等方面的研究报道。生物演化和经典植物分类上,生殖隔离是判断一个生物种分类单位是否成立的重要依据。鹅掌楸和北美鹅掌楸虽经历了 1,000万年到1,600万年左右的洲际分化,但二者之间的形态学特征与物侯特征仍有较多近似,且可通过人工授粉获得具有明显杂种优势的种间杂交种。但是,鹅掌楸和北美鹅掌楸在某些性状上产生了明显的表型分化,尤其是叶片的凹缺深度、叶裂方式和花瓣的着色模式等表型特征。然而,这些表型趋同和分化特征背后的遗传基础和分子调控机制尚不明了。因此,从鹅掌楸和北美鹅掌楸的全基因组测序和信息解码入手,将有利于挖掘这对姊妹种表型性状分化的关键影响因子和潜在基因,为未来基于基因组的选择育种以及鹅掌楸的杂交育种提供遗传基础。基于以上背景,本研究对鹅掌楸属植物进行了全基因组测序和组装,并深入研究了鹅掌楸属这一支系在被子植物演化中的系统发育地位、鹅掌楸属植物群体演化以及花瓣着色模式这一生殖生物学性状演化的分子遗传基础等问题。主要研究结果如下:1.鹅掌楸基因组从头测序与组装高质量的测序和组装,是全基因组遗传信息解码的关键。本研究通过整合Illumina和Pacbio测序及BioNano图谱技术,获得了鹅掌楸约1.74Gb的基因组组装,Contig和Scaffold N50长度分别为1.43 Mb和3.53 Mb。基于一个高密度遗传图谱,获得了鹅掌楸拟染色体水平的组装结果。鹅掌楸基因组共编码35,269个蛋白编码基因。共线性分析显示,鹅掌楸这一支系在11,600万年前发生过一次二倍化的全基因组加倍事件。重复序列占了鹅掌楸基因组的61.64%,其中以LTR逆转座子最为丰富。根据LTR侧翼序列的Ks值估算,转座元件的爆发时间约在1,600万年前。上述结果表明,鹅掌楸基因组的演化是一次古老的全基因组加倍事件和一次近期的重复序列爆发事件共同作用的结果。2.木兰类植物系统发育与演化地位的定位基于18个陆地植物的基因组及转录组数据,利用系统基因组学方法鉴定到502个适用于系统发育分析的低拷贝直系同源群（orthogroups,OGs）。首先,单基因树的拓扑结构分类结果显示,这502个OGs无偏支持三种拓扑结构,即（Ⅰ）（基础被子植物,（单子叶,（真双子叶,木兰类）））;（Ⅱ）（基础被子植物,（真双子叶,（单子叶,木兰类）））;（Ⅲ）（基础被子植物,（木兰类,（单子叶,真双子叶）））。其次,基于预定义的三种拓扑结构,检测这些OG的系统发育信号,结果显示支持三种拓扑结构的OG数量相当。第三,基于502个OG单基因树的溯祖分析,支持拓扑结构Ⅲ。最后,单、真双子叶植物支系特有的基因家族鉴定显示,鹅掌楸基因组中的单、真双子叶植物特有基因家族的比例关系与基础被子植物无油樟的类似,二者之间无差异显着。据此推测,核心被子植物祖先在分化形成木兰类、单子叶和真双子叶三大植物支系时经历了十分快速的分化过程,因而导致了这三大支系之间系统发育关系模糊。本文结合单基因建树、多基因溯祖分析以及支系特有基因家族鉴定等分析,趋向于支持木兰类植物这一支系的形成,要稍早于单、真双子叶植物的分化这一假说。3.鹅掌楸属植物群体结构特征与演化轨迹根据鹅掌楸属不同种源的个体SNP数据构建的系统发育树显示,鹅掌楸属可以明显划分为三个类群,即鹅掌楸的中国东部和西部种源,以及北美鹅掌楸种源。其中,鹅掌楸的中国东、西部种源之间可以明显区分开,而与鹅掌楸中国西部种源相比,北美鹅掌楸的种源更靠近鹅掌楸中国东部种源。结合两个已灭绝鹅掌楸物种的化石记录的叶型,推测鹅掌楸在中国大陆的东、西部种源间的分化,可能要早于鹅掌楸与北美鹅掌楸的洲际分化。群体遗传多样性检测显示,鹅掌楸中国西部种源具有较高的遗传多样性,鹅掌楸中国东部种源次之,而北美鹅掌楸种源的遗传多样性较低。PSMC分析显示,鹅掌楸在第四纪冰川中古乡冰期与聂聂雄拉冰期之间的间冰期,发生过一次群体恢复事件,可能有利于鹅掌楸群体遗传多态性的恢复与保留。而相对而言,整个北美大陆一直处于第四纪冰川大面积冰川覆盖中,北美鹅掌楸在这期间一直保持着群体持续衰减趋势,直到倒数第二冰期到达瓶颈,这可能导致北美鹅掌楸种源群体丢失了大量的遗传多样性。4.北美鹅掌楸基因组为开展鹅掌楸属比较基因组研究,基于高深度的Pacbio测序,获得了北美鹅掌楸约1.74 Gb的基因组组装草图,ContigN50长2.26Mb。基于Hi-C数据,有2,064条Congtigs被锚定到了 19条北美鹅掌楸的拟染色体上,大小约为1.73 Gb。北美鹅掌楸基因组共编码40,057个蛋白编码基因。BUSCO评估显示,北美鹅掌楸基因组组装结果覆盖了 94.24%的保守植物的基因集。此外,基于鹅掌楸与北美鹅掌楸统一标准的重复序列注释,发现这两个姊妹种共享了近期的LTR爆发事件。最后,基于鹅掌楸与北美鹅掌楸基因组组装结果,鉴定了鹅掌楸中包括SNPs、插入和删除在内的变异位点集合,发现变异位点的分布模式均是以基因间区为主,内含子区次之,外显子区最少。5.鹅掌楸与北美鹅掌楸花色差异的遗传基础植物花器官结构和功能的演化,尤其是花色和花瓣的着色模式在种子植物的繁衍过程中具有十分重要的生物学意义。鹅掌楸属两个种在花瓣着色模式上产生了十分显着的分化。北美鹅掌楸花瓣近基部位置有一条橙黄色条带,而鹅掌楸花瓣呈通体浅墨绿色,没有这条橙黄色带。基于花瓣发育时间序列转录组以及两组比较转录组,在北美鹅掌楸花发育过程中,鉴定到了一个最终导向类胡萝卜素生物合成的通路级联在花瓣色带处被特异转录激活。北美鹅掌楸和杂交鹅掌楸花瓣的类胡萝卜素靶向代谢组分析显示,γ-胡萝卜素是其最有可能的花瓣呈色色素。花瓣分区表型鉴定与转录组分析发现,北美鹅掌楸花瓣近基部色带区域的转录组信号通路在色素沉着之前就已建成,在后续的着色过程中,色带处的叶绿素生物合成则被特异性抑制,而类胡萝卜素生物合成被特异性激活,使花瓣基部呈现橙色色带。胡萝卜素生物合成的两个限速酶（CRTISO和ε-LCY）在北美鹅掌楸花瓣基部色带着色过程中发挥着重要作用。基于鹅掌楸、北美鹅掌楸及杂交鹅掌楸LCY基因的鉴定和表达定量分析发现,北美鹅掌楸具有额外的ε-LCY拷贝,推测其可能发生了新功能化,具有将蕃茄红素或其它胡萝卜素催化形成γ-胡萝卜素的新功能。综上所述,鹅掌楸与北美鹅掌楸植物的全基因组序列的破译,将有助于更好地理解鹅掌楸与北美鹅掌楸在基因组层面的遗传分化,有利于进一步挖掘鹅掌楸属植物重要材性和园艺性状相关基因。同时,这两个鹅掌楸属植物基因组为该属植物的分子育种和遗传改良研究提供了宝贵的遗传资源,也为杂交鹅掌楸杂种优势的研究与利用奠定了坚实基础。
王昆[3]（2020）在《辣椒杂种优势群的建立与杂种优势预测》文中研究指明辣椒（Capsicum annuum L.）是世界上重要的蔬菜作物,杂种优势明显,但辣椒中杂种优势的基础研究仍较为薄弱。因此,开展辣椒杂种优势预测、辣椒杂种优势群划分,对于加强辣椒杂种优势的利用和提高辣椒育种效率有重要意义。本研究基于312份一年生辣椒种质资源的重测序数据,划分遗传关系群。根据群体特征、亲缘关系,选取31份代表性辣椒材料,采用完全双列杂交,共配置413个杂交组合。在两个地点下对所有组合的4个产量相关性状（亩产、单果重、单株产量、坐果数）以及12个农艺性状进行了调查和分析。经过杂种优势及配合力计算,对不同遗传分群进行群间和群内的杂种优势及配合力进行了分析。主要的研究内容和结果如下:1.根据基于重测序数据,312份一年生辣椒种质资源划分为I～VIII群8个遗传关系群。在I群中有27份材料,在II群中有76份材料,在III群中有19份材料,在IV群中有20份材料,在V群中有33份材料,在VI群中有37份材料,在VII群中有50份材料,在VIII群中有41份材料。另9份材料没有划到各群内。2.从31份材料中选取12份骨干自交系材料,分析其F1的产量相关杂种优势与双亲的遗传距离间关系,发现:75%的杂交组合符合遗传距离越远,超标优势越强的规律,58.3%组合符合遗传距离远,超中优势强的规律。因此,一定的遗传距离范围内,亲本间的遗传距离越大,产量杂种优势越强。3.对所有组合的4个产量相关性状进行分析,结果表明:配合力对产量杂种优势进行预测,93.3%的杂交组合符合一般配合力越大,F1代杂种优势越强的规律;群间杂交比群内杂交有更高的杂种优势;不同群进行比较,I群、VII群和V群与其他群组配的杂种优势强;I×VII群,I×IV群,I×V群,II×IV群和V×VI群的产量相关杂种优势最强。4.对所有组合12个农艺性状进行分析发现:单果重、叶长、叶宽、纵径、横径、肉厚、果柄长与单株产量、总产量之间呈显着正相关;V、VII、VIII群在叶宽、果实横径、果实纵径、果柄长园艺性状上,表现出正向显着的一般配合力效应;在胎座宽、心室数、果实纵径、果实横径、果柄长性状上,V×V群,V×VII群、IV×IV群组配杂交组合的特殊配合力高,表现优良。本研究构建了辣椒的杂种优势群体,为辣椒杂种优势利用模式、筛选优质组合提供参考。
徐忠[4]（2020）在《基于基因组信息对金华猪种质特性及其保护、利用的研究》文中进行了进一步梳理金华猪是我国猪种资源宝库中的佼佼者,因其肉质优良、肉味鲜美,深受人们喜爱,特别是以其后腿作为原料加工制作的金华火腿,堪称世界一绝。在生产实践中,金华猪相比于西方引进猪种更容易感染猪气喘病,严重影响其生产效率。而目前对金华猪的这些特性的遗传基础及形成机制尚不清楚。在保种过程中,金华猪的保种效果不能有效评估,缺乏从分子水平上的评估方法。此外,在金华猪的杂交利用中,缺乏有效的杂种优势预测理论及配合力测定进行指导。为此,本研究的主要目的是利用全基因组信息对金华猪进行种质特性和保护、利用研究,开展以下工作:（1）首先对金华猪进行简化基因组测序,并与其它群体一起进行全基因组单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）检测;（2）对金华猪在遗传资源分类中的地位进行深入了解;（3）从基因组结构、功能特性和信号选择分析等对其分子种质特性进行挖掘;（4）对金华猪气喘病易感性的分子机制进行生物信息学挖掘和全基因组关联分析;（5）利用传统系谱和全基因组分子标记对其保种效果进行分析和评估;（6）最后利用杂种优势预测及配合力测定试验找出最优杂交利用的组合模式。具体研究内容和结果如下:（1）基因组测序与遗传变异检测:本研究首先对金华猪国家级保种场在群的202头金华猪采集了耳组织样,利用基于基因组简化与测序的基因型分型（genotyping by genome reducing and sequencing,GGRS）平台对其进行了建库实验和测序。结果共得到12.5亿条高质量Reads数,每个个体平均测序深度为6.13,平均覆盖度为3.3%。进一步结合实验室前期数据,对金华猪与江、浙、沪等中国地方品种和西方品种共19个品种914头猪进行了遗传变异检测。最终共得到114687个高质量的SNPs位点,这些位点在染色体上分布较均匀,说明测序结果较理想。特别是与现有猪的SNP数据库进行对比分析,其中有16 656个为本次新发现的SNPs多态标记,大大丰富了我国地方猪品种及西方引进品种的分子遗传标记数据库。（2）金华猪在遗传资源分类中的地位:本研究在分子层面对金华猪与其它群体间遗传距离、遗传分化和遗传结构进行了分析。从聚类分析和PCA分析可以看出金华猪所有个体聚在一起,而与其它群体较独立,有着独特的遗传结构;从ADMIXTURE的群体结构来看,金华猪群体最早独立出来,说明金华猪起源相对较早,具有着较为古老的祖先血统;从遗传距离、遗传分化和PCA结果上也可以看,相比于西方商业品种猪,金华猪与中国地方品种猪有着更近的遗传背景;由Treemix分析也可以看金华猪有向兰溪花猪迁移事件,可能是因为两者地理距离较近,有基因交流的可能性也更大。这些结果表明金华猪在遗传资源分类中具有独特的地位,为其作为独立品种提供了分子依据。（3）金华猪基因组结构和功能特性:基因组结构的不同是动物表型差异的遗传基础。我们对SNPs在基因组的分布、单倍型块和连续纯合性片段（runs of homozygosity,ROH）等基因组结构进行分析。在本研究总共检测到114 687个SNPs遗传变异中85 287（74.4%）在金华猪中存在多态,说明金华猪的遗传多样性相对较高。特别是有29 400（25.6%）个位点在其它群体表现多态但在金华猪群体中表现纯合,这些点所在基因主要参与色素沉积（GO:0043473～pigmentation）、对刺激反应的调节（GO:0048585～negative regulation of response to stimulus）和气喘病（hsa05310～Asthma）等,这些说明金华猪群体内一些与色素沉积、对刺激的反应和气喘病相关的基因位点已经发生纯合。我们发现了249个金华猪品种特异的SNPs,这些SNPs可以作为品种鉴定的候选位点。金华猪单倍型块在基因组分布并不均匀,在6号染色体的单倍型区块最多（862个）,覆盖区域最长（33101 Kb）,占相应染色体总长度的比例最大（19.38%）。金华猪中最长的单倍型块位于7号染色体57 101 799～57 601 268的位置上,位于其中的基因与免疫、肌内脂肪含量和繁殖相关。金华猪基因组中ROH分布也不均匀,短的ROH片段多位于染色体的两端。在所有金华猪中出现频率最高的位点是Chr3:37449853,距离此位点最近的基因是SEC14L5,此基因与脂质转运与代谢相关。这些结果为进一步深入揭示金华猪种质特性的遗传机制提供参考。（4）金华猪选择信号分析:金华猪之所以形成如此独特的表型特征,是长期的自然选择和人工选择造成的,而这些选择信号可能是造成金华猪种质特性的原因。本研究通过基于金华猪群体内的（REHH、i HS和CLR三种方法）和金华猪与其它群体间的（基于PLS和XPEHH）信号选择方法,对金华猪基因组上的受选择区域进行了分析。金华猪群体内选择信号分析共找到62个候选基因,与肉质、繁殖、生长和免疫等相关（如PIK3R6、NOS2、ZNF423、IL21R）。而这些性状相关的候选基因为后续的功能基因验证提供了一定的指导意义。在金华猪与其它猪群体间的信号选择方法中,我们还找到了:与毛色性状相关的基因如MYO7A、EDNRB和KIT等;与骨组织生长相关的基因如PBX1、GSG1L和PAPPA2等;与肺部疾病相关的通路如气喘病通路（hsa05310～Asthma）和肺结核（hsa05152～Tuberculosis）等。这些可能与金华猪独特的两头乌毛色、皮薄骨细和易感气喘病等性状有关,值得深入研究。这些结果使我们对中国地方猪的基因组进化和选择机制有了更深入的了解。（5）金华猪气喘病相关研究:我们同时利用基因组到表型（选择信号分析方法）和表型到基因组（全基因组关联分析）研究分析金华猪气喘病的遗传机制,并进一步基于表达谱实验数据进行核实验证。选择信号分析方法是通过比较三个对气喘病易感的猪种（金华猪53头、二花脸猪31头、梅山猪80头）和两个相对不易感气喘病猪种（杜洛克猪48头、长白猪37头）的基因组,挖掘猪支原体肺炎（mycoplasmal pneumonia of swine,MPS）候选基因,结果找到了CYP1A1、TLR2和CXCL2等14个相关候选基因;同时对171头金华猪的基因型数据和连续100天的气喘病表型记录,利用全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）找到KIAA1644、MAGI3、PGM1和ALK四个候选基因。这两种方法找到的18个候选基因中有2个（CYP1A1和TLR2）是前人研究已证实的,16个是本次研究新发现的。其中有4个基因（EPAS1,CXCL2,TLR2和IL7R）我们通过猪气喘病转录组的数据分析进一步进行了核实验证。这些MPS易感性位点可能是在对繁殖力和肉质等优良经济性状的选择过程中,由于多效性和搭便车效应从而导致受选择,在随后的选种中需要更加注意。本研究初步揭示了金华猪易感MPS的遗传机制,为后续金华猪抗MPS的基因组保护和和基因组选择方案提供指导作用。同时这些研究可能对人类呼吸系统疾病的研究起一定的参考作用。（6）金华猪保种效果分析:利用12 560个个体的系谱信息和6 018条繁殖记录对金华猪的保种效果进行纵向比较,发现在2009～2017年间,金华猪的近交系数稳定在较低（0.009左右）的水平,繁殖性能（总产仔数、活产仔数和出生窝重）的个体估计育种值（estimated breeding value,EBV）均呈现增加趋势,分别提升2.0头、1.9头和0.85kg,说明了近几年的总体保种效果较好。但利用传统系谱信息和分子遗传标记信息深入分析显示仍存在一些问题,需要进一步优化保种策略。其一,对本研究采样时的在群金华猪群体的近交系数、亲缘系数和血统结构进行了分析。分析结果表明金华猪个体平均近交系数和个体间亲缘系数总体虽较低,但也有极个别间较大,达到0.5以上,且金华猪每个血统个体数并不是很均匀,在以后的保种过程中群体结构有待优化。其二,系谱和分子计算的金华猪群体有效含量分别为63和88头,根据畜禽遗传资源受威胁程度的分类可知,金华猪可能仍处于受威胁状态,表明仍需进一步适当扩大保种群体规模,特别是基于分子标记指导选种、选配,逐步提高群体有效含量。其三,我们利用其它地方品种及西方品种等19个群体的分子遗传多样性指标,对金华猪的保种效果进行了横向比较,发现金华猪遗传多样性较高,但近交程度（基于分子的）在这些群体中处于中等水平,提示我们在今后保种过程中尽量避免近交,优化配种策略。本研究为金华猪今后的保种工作提供了参考价值。（7）金华猪的杂交利用:本研究基于全基因组遗传标记筛选金华猪候选杂交组合,并结合繁殖、育肥和屠宰等配合力测定试验确定了最优的杂交组合模式。首先利用全基因组性状特异（繁殖、健康、生长和胴体与肉质）的SNP对金华猪与三个西方引进品种杜洛克（DD）、大白猪（YY）和长白猪（LL）共180头猪的各种杂交组合进行了杂种优势的预测,结果显示在二元、三元和双杂交组合中最优选择为D×J、J×LY和DJ×LY。随后我们挑选了合适组合进行配合力测定试验,其中繁殖性能测定共88窝,育肥测定试验共91头,屠宰测定试验共83头。最终确定了DJ×LY为最佳的杂交组合模式。研究为金华猪的杂交利用提供了一套切实可行的方案。综上,本论文对金华猪种质特性的遗传基础及其形成机制进行了探究,进而为该遗传资源的保护、选育、利用奠定基础。这在非洲猪瘟流行的背景下,对我国地方猪遗传资源的保护和利用具有特殊意义。有关结果也为研究人类复杂性状的遗传机制提供了依据,对人类哮喘病等呼吸系统疾病的研究具有参考作用。
陈升侃[5]（2018）在《尾叶桉×细叶桉重要经济性状的遗传变异与关联分析》文中研究指明林木的生长和材性对木材的产量和质量有非常重要的影响,是林木重要的经济性状。对生长和材性进行遗传变异研究,促进木材产量和品质的改良,是林木遗传育种的重要内容。杂交育种是木材产量和品质改良的一个重要手段,其目的是获取杂种优势,而杂交亲本的选择对杂种优势的获取非常关键,因此研究杂交亲本遗传信息与杂种子代表现的相关,可快速有效地选择杂交亲本。林木的生长和木材的形成受多基因调控,对林木生长和材性性状进行关联分析,挖掘与生长和材性关联的基因组位点,有助于林木生长和材性性状的分子育种。桉树作为重要的人工林树种,对木材的生产非常重要。本论文对尾叶桉（Eucalyptus urophylla S.T.Blake）×细叶桉（E.tereticornis Smith）析因交配杂种群体生长和材性的遗传变异进行研究;并利用基于表达序列标签的简单重复序列标记（Expressed sequence tag-simple sequence repeat,EST-SSR）,研究杂交亲本遗传信息与杂种子代表现的相关;利用杂种群体的简化基因组测序,鉴定单核苷酸多态性位点（Single-nucleotide polymorphisms,SNP）,采用关联分析手段挖掘与生长和材性关联的SNP,解析木材形成的基因组基础,以促进林木生长和材性的遗传改良。通过研究,主要得到以下结论:（1）杂种群体大部分生长和材性性状平均值大于母本自由授粉家系平均值,并且在长泰和永安两个试验点间的差异极显着,材性性状的表型变异通常小于生长性状。对于生长性状,10年生树高(H10)和胸径(D10)的狭义遗传力范围为0.130.22,表明生长受低水平的加性遗传控制;0.5年生到10年生生长性状的狭义遗传力趋势在1.5年生后趋于平稳,表明1.5年生可进行早期选择。对于10年生时的材性性状,木材密度(BD10)、纤维素含量(CC10)、半纤维素含量(HC10)、木质素含量(LC10)和紫丁香基木质素/愈创木基木质素的比例(S/G10)的狭义遗传力变化范围为0.030.49,表明材性受低到中等水平的加性遗传控制。显性效应对生长和材性的影响均较弱。生长性状H10和D10间的遗传相关和表型相关均为极显着正相关,表明可能受到相同的基因影响或者控制树高和胸径的基因具有连锁效应。生长性状与材性性状BD10、CC10和S/G10间为正的遗传相关,而与HC10和LC10间为负的遗传相关,这有利于纸浆材的遗传改良。H10、BD10、CC10、HC10和S/G10的B型相关均显着,表明具有较强的基因型×环境互作;D10和LC10的B型相关不显着,表明基因型×环境互作较弱。（2）基于184个EST-SSR标记,10个尾叶桉和10个细叶桉杂交亲本的遗传距离范围从0.293到0.783,平均为0.640。根据UPGMA聚类图,所有亲本可分为三个组,第一组包含10个尾细桉母本,第二组、第三组和第四组分别包含4、2和4个细叶桉父本。通过适当地选择标记或等位片段来估算亲本遗传距离,包括利用多态性信息量大于0.7和0.8的标记估算的遗传距离(分别为GDPIC>0.7和GDPIC>0.8)以及20个亲本中频率为0.10.9、0.20.8和0.30.7的等位片段估算的遗传距离(分别为GDF0.1–0.9、GDF0.2–0.8和GDF0.3–0.7),其与H10、D10、BD10、CC10、HC10、LC10和S/G10以及7.5年生树高(H7.5)、胸径(D7.5)和木材密度(BD7.5)的性状均值、特殊杂交力和大多数杂种优势的相关性均不显着。基于显着等位片段的亲本遗传距离(GDSA)与性状均值、特殊杂交力和杂种优势的相关性有所增强,基于增效等位片段的亲本遗传距离(GDFA)和基于减效片段的亲本遗传距离(GDUA)与性状均值、特殊杂交力和跨地点的杂种优势显着正相关和显着负相关,预测效果明显增强,对桉树杂种均值、特殊杂交力和杂种优势的分子预测有明显的促进作用。（3）基于杂种群体简化基因组测序,平均每个样品获得高质量序列8 014 894条,平均测序错误率为0.0118%,碱基质量值大于20的比例达到97.61%,平均GC含量为42.16%。分别对长泰和永安的杂种试验林单株进行基因分型,获得定位在巨桉基因组11条染色体上的高质量SNP位点156036个和156404个,SNP覆盖整个基因组且分布相对均匀。对10年生生长性状进行关联分析,长泰和永安两个环境下获得与树高显着关联的SNP位点共2015个,与胸径显着关联的SNP位点共464个;对关联位点上的基因进行注释分析,发现部分基因在生长和发育过程中具有调控作用。对10年生材性性状进行关联分析,长泰和永安两个环境下共获得与木材密度关联的SNP位点共1269个,与纤维素含量关联的位点共132个,与半纤维素含量关联的位点共290个,与木质素含量关联的位点共507个,与木质素S/G关联的位点共32544个;通过对关联位点上的基因进行注释分析,发现部分基因与植物的细胞壁修饰、细胞器发育、生长素调控、细胞伸长和分裂、信号转导、纤维素合成和细胞壁木质化过程有关。
赵汀[6]（2017）在《棉花多倍体化进程中非编码RNA的变化》文中认为多倍体化不仅给植物基因组带来丰富的遗传变异,而且能增强植物对环境的适应能力,从而促进植物的进化。世界上广为栽培的陆地棉（Gossypium hirsutum）属于锦葵科（Malvaceae）棉属（Gossypium spp.）,是重要的纤维和油料作物,也是仅次于大豆的植物蛋白来源。其基因组组成为AADD,为异源四倍体,由产生较短纤维的A基因组棉种与不产生纺织可用纤维的D基因组野生种雷蒙德氏棉（Gossypium raimondii）多倍化后再经长期进化而形成的,是研究植物基因组多倍体化的模式生物。长链非编码 RNA（Long non-coding RNA,lncRNA）和环状 RNA（Circular RNA,circRNA）是两种广泛存在于动、植物基因组中的非编码RNA,不具备蛋白质编码功能,广泛参与基因组转录后调控。近年来的研究发现,lncRNA和circRNA在维持动植物生长发育、逆境响应和维持基因组稳定等方面发挥重要作用。随着高通量测序技术的发展,大量非编码RNA在不同物种中得到鉴定。非编码RNA正成为功能基因组学研究的热点,然而非编码RNA在植物杂交和多倍体中的动态变化和功能尚不清楚。本研究中我们分别以亚洲棉（Gossypiumarboreum,A2A2）,雷蒙德氏棉（G raimondii,D5D5）作为二倍体亲本基因组材料,亚洲棉×雷蒙德氏棉杂种F1（（G.arboreum x G.raimondii）F1,A2D5）和陆地棉（G.hirsutum,（AADD）1）为杂交和多倍体化基因组材料,模拟异源四倍体棉形成的杂交和多倍体化的进化路线,旨在研究非编码RNA（包括lncRNA和circRNA）在近缘种中杂交多倍化的动态进程和变化规律,从而探索非编码RNA在植物基因组进化过程中的起源和潜在的功能。总结如下:一、lncRNA在杂交和多倍体化的动态变化1、首次鉴定了四倍体棉属供体近缘种亚洲棉（G.arboretum,Ga）,雷蒙德氏棉（G raimondii,Gr）,杂种（G.arboreum × G raimo1ndii）F和四倍体陆地棉（G.hirsutum,Gh,accession TM-1）的lncRNA。通过对叶片和胚珠进行lncRNA测序,分别在Ga、Gr、F1 和 Gh 中鉴定了 4,107,2,767,8,126和 8,514 个 lncRNAs,总计有 12,316（90.63%）个 lincRNAs（Large intergenic non-coding RNAs）,1,451（6.17%）个 NATs（Nature antisense transcripts）和 753 个 intronic RNAs（3.20%）。2、棉属3个种lncRNA之间具有较强的序列保守性,而预测的lncRNA很少能在拟南芥（Arabidopsis thaliana）与水稻（Oryza sativa）等模式植物基因组中检测到同源性。所预测lncRNA序列呈现棉属特异性。约86.31%（13,288）lncRNA在棉属之间具有较高的序列同源性,只有小于12.42%（n<1,912）的lncRNAs与其他物种具有一定同源性。序列保守性低于蛋白质编码基因。3、棉属3个种lncRNA在基因组上具有一定的位置保守性。通过鉴定1,517-3,332个位于棉花基因组共线性区域的直系同源lncRNA位点,我们发现71.66-86.23%（n=1,269-2,388）的直系同源lncRNA呈现基因组偏好性表达。在异源四倍体陆地棉中,83.65%的AT和DT直系同源lncRNA表现为亚基因组偏向性表达。棉属lncRNA的基因组偏向性印证了 lncRNA物种特异性表达模式。4、LncRNA转录组在种间杂交过程中发生了重编程（Re-program）。与二倍体亲本Ga和Gr相比,其种间杂交种F1基因组中,约80%（9,273）的lncRNA位点发生沉默或者激活。陆地棉中12（G.hirsutum cv.Zhong-12）与中12的无腺体近等基因系（G.hirsutum cv.Zhong-12 GL）的lncRNA表达图谱比较发现,lncRNA的重编程并不发生在种内杂交中。这意味着lncRNA在种间杂交中重编程造成的表达差异可能在世代间稳定遗传。5、在种间杂交F1中遗传稳定的lncRNA具有表达量高、转录本长度长、富含转座子和重复序列等特征。通过种间杂交F1与二倍体亲本的表达谱比较,我们将lncRNA分类成稳定表达（Legacy）lncRNA（2,375,20.61%）,基因组冲击诱导（Genome Shock Response positive,GSR+）表达 lncRNA（5,731,49.32%）,基因组冲击沉默（Genome Shock Response negative,GSR-）lncRNA（3,542,30.48%）三种类型。F1 中 Legacy 型lncRNA相比GSR±型lncRNA具有更高概率,在四倍体陆地棉TM-1和中12中持续稳定表达。6、约60%的lncRNA位点包含有转座子,不同类型和来源的转座子对lncRNA序列构成贡献不同,约30%的lncRNA外显子由LINE转座子构成,10%的lncRNA外显子由Gypsy转座子构成。能在杂交和多倍体化进程中保持稳定转录活性的lncRNA趋向于富集在转座子区域,但包含有转座子的lncRNA序列比不包含转座子的lncRNA受到更强的选择压力。不同类型的转座子对lncRNA表达影响不同,Gypsy转座子趋于让lncRNA表达呈现差异性,而包含有LINE转座子的lncRNA转录活性趋于稳定。7、差异表达的lncRNA与转座子活性有关。转座子可以产生大量的siRNA。但是small RNA测序分析发现,F1中大量lncRNA虽然可能产生siRNA,但是这些siRNA并非来自于lncRNA位点内部的转座子区域。通过比较siRNA在lncRNA内部转座子和普通转座子的分布模式,发现位于lncRNA位点内部的转座子并没有富集siRNA。通常情况下,转座子活性通过被24-nt small RNA介导的DNA甲基化（RNA dependent DNA methylation,RdDM）抑制。通过对Ga、Gr、F1和Gh的基因组DNA甲基化测序,分析发现,差异表达的lncRNA位点内部转座子在多倍化后发生了 DNA甲基化修饰的差异。陆地棉lncRNAXLOC409583是由其内部包含有LINE转座子,多倍体化后发生了去甲基化转录而成。通过病毒诱导基因沉默体系VIGS（Virus Induced Gene Silencing）抑制XLOC409583的表达可以增加陆地棉TM-1植株株高。8、42个陆地棉lncRNA位于与农艺性状关联的SNP位点附近。LncRNA XLOC2-77040和XLOC319336分别包含有与农艺性状马克隆值和纤维整齐度关联的SNP位点,推测这些lncRNA可能与农艺性状有关。通过与二倍体祖先比较,位于关联信号处的lncRNA,62%（n=26）是在棉花杂交和多倍体化后产生的。二、棉属的circRNA鉴定1、首次鉴定亚洲棉、雷蒙德氏棉、（亚洲棉×雷蒙德氏棉）F1和陆地棉的circRNA,在各个材料中分别鉴定了 1,041,1,478,1,311和499个circRNA。CircRNA主要转录于外显子区域,其次是基因的间区,并在胚珠中鉴定出更多的circRNAs。2、CircRNA母基因（Parent gene）相比普通基因具有明显的结构特征。CircRNA的母基因通常含有6个以上的外显子,两侧内含子序列的长度显着长于普通内含子并且包含有较高比率的重复序列,且circRNA的母基因往往有复杂的可变剪切事件。3、棉花circRNA形成依赖GT/AG的剪切信号,但是不依赖于内含子上的反向互-补序列。大多数的circRNA具有标准的GT/AG剪切信号,仅有9.24-16.58%的circ-RNA 的内含子序列上具有反向互补的序列,说明棉花与其它植物类似,与人类的circRNA成环机制并不一致。4、CircRNA在植物中具有一定的转录保守性。通过四个棉种间的比较,我们鉴定出稳定转录的保守性circRNA。432个（19.97%）circRNA在多个棉花基因组中稳定转录,959（44.43%）个 circRNA 特异表达。约有 15.6-18.32%（63-342 个）的 circRNA在拟南芥和水稻中也有表达5、保守的circRNA具有更长的侧翼内含子序列。通过比较保守型和特异性circR-NA 的特征,发现保守的 circRNA 具有更高的表达量,更长的侧翼序列,且富集重复序列。
王欣[7]（2017）在《基因组选择方法的比较与多变量GBLUP模型研究》文中认为基因组选择（genomicselection,GS）在全基因组范围内同时估计出所有标记的效应,进而对表型未知的群体做出合理的预测,为动植物育种提供了新的方法。目前已有的GS方法主要包括:RR-BLUP、GBLUP、BayesA、BayesB、BayesCπ和Bayesian LASSO等。明确以上各种方法的特点和适用条件,具有十分重要的理论价值和现实意义,因此本文开展了对这些GS方法的比较研究。此外传统的GS方法专注于对单一环境下单个性状的预测,忽略了性状之间的遗传相关和不同环境之间的关联。而且它们大多只考虑最简单的加性效应,不能有效估计显性等非加性效应。本研究开发了包含显性效应的多变量（multivariate,MV）GS模型,进行多性状或多环境的联合分析,以实现对目标性状更有效的预测。另外,本研究还开展了基于选择指数的GS方法研究,利用与作物目标性状相关的多个辅助性状进行综合预测,以实现更加全面、可靠的选择。本文的主要研究内容包括以下4个方面:1.基因组选择方法比较研究本文将RR-BLUP、GBLUP、BayesA、BayesB、BayesCπ和Bayesian LASSO等6种GS方法用于一组小麦数据集的分析,同时模拟了不同数目QTL和不同遗传率等情况,以比较各种方法的预测精度和预测能力。模拟设置主要包括两种处理:一是设定遗传率为0.5,QTL数目分别设置为20、60、180和540,得到模拟的育种值,并以之考察不同方法的预测表现;二是设定QTL数目为20,遗传率分别设置为0.3、0.5和0.7时,考察各种方法的预测表现。研究表明,在确定GS方法时要充分考虑所研究性状的遗传结构。选择压缩算法对QTL的数目较为敏感,RR-BLUP和GBLUP则具有较强的稳健性。如果确认某种性状由较少的QTL控制时（20个QTL）,各种方法预测精度和预测能力的差异较大,应选择BayesCπ和BayesB。如果QTL数目较多（60和180个QTL）,各种方法预测精度和预测能力的绝对差异较小,但是仍然发现BayesA和Bayesian LASSO略优于其它方法。如果性状由大量的微效基因决定（540个QTL）,各种方法之间差异很小,但综合模拟分析和小麦实际产量的预测结果发现,RR-BLUP和GBLUP方法更适用于这种性状由大量QTL控制的情况。2.基于GBLUP模型的NCII设计水稻杂交种表型预测研究本研究使用来一组水稻数据集（NCII设计,以5个不育系为母本,115个品系为父本配制575个杂交组合）,表型包括单株产量（GY）、千粒重（TGW）、有效穗数（PN）、株高（PH）、一次枝梗（PB）、二次枝梗（SB）、主穗实粒数（GN）和主穗穗长（PL）,标记信息为基因组上329,9150个SNP。利用单变量GBLUP模型（UV-A为只包含加性效应的模型,UV-AD为同时包含加性和显性效应的模型）进行水稻杂交种的表型预测。交叉验证的研究结果表明该杂交水稻群体的各个性状主要由加性效应控制。不过成对比较显示,对于PH、PB、SB和GN等性状,UV-AD的预测能力显着高于UV-A,对于GY、TGW、PN和PL等性状,UV-AD和UV-A的预测能力无显着差异。本研究还对每次交叉验证预测的表型值进行降序排列,选择不同数目的最优top群体,结果表明各性状top群体的平均选择优势与性状的遗传率并无直接联系。对于较低遗传率的性状,适当增加所选top群体的数目,就能获得稳定的较高选择优势。对115个自交系两两之间杂交种的预测结果显示,top100的平均GY预测值为51.78±1.38,高于所预测杂交群体的均值（38.94）。对5个不育系与“3000基因组项目”中3023个品系之间的15115个杂交种的预测结果显示,top100的平均GY预测值为44.43±0.52,高于所预测杂交群体的均值（38.50）。这一研究结果为利用GS方法进行水稻等作物的杂种育种工作提供了新的参考路径。3.多变量GBLUP模型研究生物性状间往往具有明显的相关性,多性状联合分析既可利用性状之间的遗传相关又可利用环境相关信息,能够有效提高预测的准确度。本研究利用NCII设计下的水稻数据集,开展了多性状和多环境联合预测的GBLUP模型研究,对只包含加性效应的一般多变量模型进行了扩展,发展了包括加性和显性效应的多变量预测模型MV-AD以及包含加性、显性和共同环境效应的多变量预测模型MV-ADE。另外,利用辅助变量构造的关系矩阵开发了一种新的多变量预测模型MV-ADV。研究结果表明,MV-ADE和MV-ADV的预测能力优于MV-AD和UV-AD。MV-ADV的预测能力略高于MV-ADE,而且成对比较表明这种优势是显着的。在多性状预测中利用与目标性状相关的其它性状,能够提高预测的精度。这一情况特别有利于GY等低遗传率的目标性状,对于TGW等高遗传率的性状,多性状模型的预测效果并无明显改进,此时只需应用单性状模型进行预测即可。多环境联合预测能力虽然优于单环境预测能力,但与多性状联合预测相比,其优势较小,这可能是环境的较大差异弱化了多变量预测所带来的好处。4.基于选择指数的基因组选择方法研究选择指数可以利用性状间的遗传相关构建一个综合指标进行多性状的联合选择。本研究使用一组水稻数据集,结合大量的模拟设计,利用与目标性状相关的多个辅助性状建立选择指数,并构造出指数预测能力、指数直接预测精度和预测能力、指数辅助预测精度和预测能力等指标,探讨基于选择指数的基因组选择（GS）新方法。交叉验证结果表明:该方法能够较大程度上利用与目标性状相关的多个辅助性状及其蕴含的目标性状遗传信息,构建选择指数以实现对目标性状的直接或辅助预测。辅助性状与目标性状遗传相关程度越高,指数直接预测精度和预测能力越高,在大多数情况下,指数的直接预测精度无法超越目标性状的GS预测精度,但是可以十分接近这一水平。利用选择指数辅助预测目标性状,能够获得比目标性状GS预测更高的精度,且辅助性状与目标性状的遗传相关程度越高,指数辅助预测精度和预测能力就越高。
葛建龙[8]（2015）在《长牡蛎壳色性状选育及其遗传学分析》文中进行了进一步梳理长牡蛎（Crassostrea gigas）又称太平洋牡蛎,是世界上分布范围最广,产量最大的经济贝类,同时也是我国重要的海水养殖贝类。我国养殖长牡蛎苗种主要来源于未经遗传改良的野生或养殖牡蛎群体,存在着生长慢、存活率低和外观差等问题,影响了长牡蛎养殖产业的健康发展,从长远来看,开展长牡蛎的种质改良工作是解决这些问题的有效途径。育种实践中除了重点关注生长性状外,长牡蛎壳色影响着消费者的喜好,进而影响着商品的价值,已成为重要的育种性状。2010年,我们构建了长牡蛎4种壳色的第一代家系,为壳色性状选育及遗传学分析奠定了基础。本研究主要分析了长牡蛎4种壳色第二代家系的生长存活情况,3种壳色近交家系间的杂交效应,长牡蛎壳金品系第三代和第四代选育的选育进展,长牡蛎贝壳着色度和金黄色性状的遗传模式,鉴定了与壳色性状关联的分子标记。主要研究结果如下：1.长牡蛎4种壳色第二代家系生长与存活比较构建了长牡蛎4种壳色第二代家系,比较了不同壳色家系各生长阶段的生长和存活情况。结果显示,20日龄时,壳金和壳紫家系的壳高均显着大于壳白和壳黑家系,壳黑家系显着大于壳白家系（P<0.05）：存活率大小依次为：壳白家系>壳黑家系>壳金家系>壳紫家系。350日龄时,壳白和壳黑家系壳高均显着小于壳金和壳紫家系（P<0.05）；各壳色家系存活率差异不显着。2.长牡蛎3种壳色家系间杂交子代生长与存活比较以3种不同壳色长牡蛎家系（白色/W、黑色/B、紫色/P）为材料,采用3×3完全双列杂交法,建立了3个自交组合和6个正反杂交组合,分析了各实验组幼虫期和养成期的生长、存活以及杂交子代的杂种优势。结果表明,浮游幼虫期,杂交组PB表现出显着的生长优势；与自交组相比,各杂交组均有着较高的幼虫存活率；在幼虫存活率方面,所有杂交组均有较高的杂种优势率。在养成期,紫壳色自交组的壳高显着大于白壳色和黑壳色自交组；6个杂交组中,PB的壳高生长最快,BP次之,PW、WP的生长最慢;各杂交组与自交组的成活率差异均不显着;杂交组BP及其反交组PB的壳高、壳长、总重和存活率的杂种优势率分别介于3.71%～1 5.27%、-2.00%～13.10%、11.23%～41.56%、-2.77%～9.83%,其他4个杂交组在整个养成阶段没有表现出杂种优势。3.长牡蛎壳金群体第三代和第四代的选育进展以第二代壳金家系为基础群体,对长牡蛎壳金群体的壳高性状进行了连续两代的截头选择,分析了第三代和第四代选育的选择反应、遗传获得和现实遗传力。第三代选育的平均选择反应为0.436±0.138,遗传获得为8.253±1.014%,现实遗传力为0.270±0.086。第四代选育的平均选择反应为0.453±0.153,遗传获得为8.515±1.739%,现实遗传力为0.266±0.090。4.长牡蛎贝壳着色度遗传力估计利用山东乳山长牡蛎养殖群体为亲贝,构建了22个全同胞家系,养殖一年后,从每个家系随机取样,利用数字成像分析测定壳色,采用两种方法估计获得长牡蛎壳色的狭义遗传力分别为0.60±0.07和0.65±0.09。我们进一步检验了每个家系内的壳色变异情况,结果发现大多数家系壳色变异呈正态分布,然而在两个家系中,子代明显分离为浅色组和深色组,分别符合1：1和3：1的孟德尔分离比,暗示了一个主效基因在这两个家系中的分离。5.长牡蛎着色度关联标记的鉴定与定位通过两个着色度相对的长牡蛎交配,产生了一个壳色分离的F1群体,该群体的左壳着色度表现为连续的双峰分布。在子代中选取9个壳色最浅的个体与9个壳色最深的个体,分别等量混合成一个DNA池,用于AFLP（amplified fragment length polymorphism）的扫描筛选。通过混合池分离分析法（bulked segregant analysis, BSA）,最终在225对选择性引物中,筛选到6对引物产生的7条多态性片段,与该分离群体的贝壳着色相关联。这7个AFLP标记全部位于同一个连锁群上,可解释80%的壳色表型变异。所有关联的7个AFLP标记全部被用于转化SCAR （sequence-characterized amplified region）标记,其中有1个AFLP成功转化为共显性的SCAR标记,命名为SP-170。该SCAR标记成功整合到长牡蛎连锁图谱中。6.长牡蛎壳金性状遗传模式分析利用3种壳色（金黄色、白色、黑色）长牡蛎的全因子交配实验,分析了长牡蛎壳金性状的遗传模式以及与黑色着色的关系。结果显示贝壳金黄色的遗传模式不同于黑色,黑色着色表现为前景色而金黄色和白色为背景色。长牡蛎贝壳背景色由一个位点的两个等位基因控制,金黄色基因对于白色为显性。另外,背景金黄色子代的前景着色明显比白色背景子代浅,暗示了背景色对于前景色的上位效应。7.长牡蛎壳金性状关联标记的鉴定为了加快长牡蛎壳金品系的选育进展,本研究鉴定了与长牡蛎壳背景色位点关联的分子标记。在一个壳金长牡蛎与壳白长牡蛎杂交子代F1中,挑选8个壳金个体和8个壳白个体,分别等量混合它们的DNA组成两个DNA池,用于AFLP扫描筛选。通过混合池分离分析法,最终在225对选择性引物中,筛选到6对引物产生的7条多态性片段,与该分离群体的壳色相关联。这7个AFLP片段全部来源于母本并且定位于同一个连锁群上,分布于壳色位点的两侧。在将AFLP转化为单位点标记中,获得了1个SCAR标记SCARJ8-2、1个SNP标记SNPL2-4和]个SSR标记SSRO11-2。
布素红[9]（2015）在《多亲本群体QTL定位和优异杂交组合预测》文中进行了进一步梳理作物中大多数重要的经济性状都是多基因控制的数量性状,阐明其遗传基础有助于改良作物品种,提高育种效率。因此,数量性状遗传分析对现代作物育种有十分重要的作用。早期的数量性状基因座（Quantitative trait locus,QTL）分析通常针对只涉及两个亲本的双亲分离群体,如F2群体。为让遗传分析与育种实践更加紧密结合,有必要采用多亲本育种群体进行数量遗传学研究,如遗传交配群体。但是,存在一些问题:1)尽管NCⅡ（North CarolinaⅡ）遗传交配群体可以有效地研究配合力与杂种优势,但目前针对该群体的QTL分析研究并不多,尤其是未考虑上位性互作;2)目前全基因组预测的研究多集中于自交系品种或双亲分离群体的表型预测,一般忽略上位性互作,需要探索育种群体的全基因组预测方法;3)目前巢式关联定位（Nested association mapping,NAM）群体的遗传分析方法仍存在一些争议,例如,单个亚群分析与联合多个亚群分析孰优孰劣,如何处理QTL在不同NAM亚群的效应。为了解决上述问题,本研究从三个方面进行探索。首先,基于NCⅡ遗传交配群体,发展一种互作QTL定位方法,将定位结果用于预测NCⅡ群体中缺失F1的基因型值,进而预测优异亲本与杂交组合;其次,将全基因组预测的基因组最优线性无偏预测（Genomic best linear unbiased prediction,GBLUP）方法推广到NCⅡ群体,期望提高预测优异亲本与杂交组合的精度;最后,对玉米NAM群体采用联合多个亚群的分析方法,建立区分亚群效应的多QTL定位方法。主要研究结果如下:1)发展了一种基于NCⅡ群体包含所有潜在的主效和互作效应的QTL定位方法。当模型中效应个数不多时直接用经验贝叶斯（Empirical Bayes）算法估计所有效应;当效应个数过多时,采用极端个体分群分析（Segregant Analysis,SA）和经验贝叶斯相结合的方法估计QTL效应,可提高运算速度。模拟研究表明:在固定样本容量725下,QTL遗传率为0.02、0.05和0.08时,其平均检测功效分别为46.75%、92.88%和99.25%;在固定QTL遗传率0.05下,样本容量为400、600和800时平均检测功效分别为64.25%、76.88%和87%;假阳性率一直保持在0.2‰左右;QTL效应估计的绝对偏差处于0.03以下;只包含亲本的作图群体只能定位出加性和加性×加性互作效应,包含亲本与F1的群体要比只包括F1的群体中加性×加性、加性×显性和显性×加性三种互作效应功效分别提高了51%、42%和33%。利用SA和经验贝叶斯相结合的方法,对包含亲本和部分F1的油菜部分NCⅡ群体的含油量进行分析,定位到8个主效QTL和37个互作QTL,共解释了60.41%的表型方差,利用这些信息预测了10个优异不育系、10个优异恢复系和10个优异亲本组合,表型预测值与观测值的相关系数为0.76。其中与BnGMS488A、BRAS078A和0110-C01连锁的3个主效QTL和与MR119d×Na12-A02B连锁的1个互作QTL可同时被另外四种关联分析方法检测到,4个主效QTL和26个互作QTL被其它至少1种方法所证实;16个主效或互作QTL的关联标记与前人定位的含油量QTL完全相同,35个关联标记与前人定位到的QTL连锁。2)将全基因组预测GBLUP方法拓展至NCⅡ群体。将基因效应分成了加性、显性、加性×加性、加性×显性、显性×加性和显性×显性六种组分,利用全部标记信息获得这些成分的个体间亲缘系数矩阵,以剖析油菜部分NCⅡ群体油酸含量的遗传基础。结果表明:该性状只存在加性、加性×加性和加性×显性三种遗传方差,分别为6.97、15.26和12.45,分别占表型变异的16.58%、36.31%和29.62%;利用这些方差组分预测该性状表型值,其拟合度为93.91%;在预测所有缺失F1表型值的基础上,计算亲本的一般配合力和杂种组合的特殊配合力,进而预测10个优异不育系、10个优异恢复系和10个优异杂交组合;交叉验证试验的平均拟合度R2为49.27%,平均相关系数平方r2为0.4949。模拟研究表明,样本容量为600时交叉验证可得到约30%的拟合度R2和约0.47的相关系数平方r2,并且预测准确度会随着样本容量增加而提升,当结合亲本观测数据时可使F1表型预测准确度更高;3)首先对玉米NAM散粉期、吐丝期和开花-吐丝间隔,实施了单个RIL群体的复合区间作图（CIM）,分别检测到137、138和89个QTL,累积表型贡献率分别为66.4%、74.6%和94.4%。观察到同一个QTL可能仅在几个亚群里检测到,并且其效应随亚群不同而异。由此,联合多家系群体,建立NAM群体区分亚群效应的多QTL定位方法。新方法重新分析了上述三性状。结果表明:新方法检测到上述三性状的QTL分别为77、79和75个,分别累积解释了90.11%、89.44%和82.5%的表型方差;能覆盖93%、96%和91%的单群体CIM结果;分别额外定位出25、29和32个新的小效应QTL。基于真实NAM基因型数据的Monte Carlo模拟试验结果表明:样本容量为964时,遗传率0.03、0.05和0.08的QTL平均功效分别为59.2%、81%和91.1%;遗传率为0.07时,样本容量为400、600和800的QTL平均功效分别为64.8%、91.7%和95.1%。真实效应与估计效应的偏差一直在-0.068～0.040之间浮动。综上所述,本文提供了一套数量遗传学分析辅助设计育种的方案:首先利用关联分析方法检测育种群体的优异等位基因,然后利用全基因组标记信息预测杂交种育种中的潜在杂种表型,进而实施设计育种。
代平[10]（2014）在《文蛤（Meretrix meretrix）选育群体的遗传测定及生长相关SNP鉴定》文中研究表明文蛤作为我国重要经济贝类之一，其养殖产业的快速发展对优质苗种资源的需求日益迫切。提高养殖产量和效益一直是文蛤养殖业的焦点，这要求我们选育高产、抗逆并且稳定遗传的文蛤良种。本研究利用开发的微卫星标记，结合传统的选择和杂交手段，对文蛤不同选育群体进行了遗传测定，另外开发了与生长性状相关的SNP标记，以期为文蛤新品系培育提供基础数据和理论依据，推动文蛤养殖业健康持续的发展。利用文蛤野生群体构建了一批家系，从中选取3个家系（P1、P2、P3）按3×3完全双列杂交设计得到9个组合。利用8个微卫星标记对9个组合进行亲权鉴定，统计各个组合中亲本对子代的贡献率。结果显示，同一个家系来源的不同亲本间的子代贡献率差异很大，同一个亲本在不同组合中的贡献率也明显不同。根据亲本贡献率估算了有效亲本数量（Ne），发现所有组合的有效亲本数量都有所偏小，Ne/N值从0.58到0.86不等。另外，大部分组合的子代遗传多样性较其亲本都有所下降。从9个组合中选取3个高存活率的杂交组合和3个近交组合分别构成对照组和近交组，利用8个微卫星标记评估它们的遗传多样性。结果显示，与对照组相比，近交组的平均等位基因数（Na）下降19.4%，平均观测杂合度（Ho）和期望杂合度（He）分别下降20.8%和9.3%。近交组的平均近交系数（FIS）显着高于对照组以及野生群体。在12月龄时，近交组在壳长、壳高、壳宽和湿重4个性状上的近交衰退系数分别为0.803、0.747、0.826和2.073。另外，通过研究家系P1和其子代组合P1×P1发现，在繁育过程中出现了严重的遗传漂变现象。模拟分析显示，较大的亲本数量可以控制闭锁群体杂合度的降低。将9个组合的子代分别养殖在室内池和室外池两种环境中，测量其12月龄时的生长数据并利用一般线性模型进行方差分析，结果显示存在显着的组合效应、环境效应以及组合环境互作效应。配合力分析显示，3个家系中P2在生长性状上的一般配合力（GCA）最高，P1和P3组合的特殊配合力（SCA）最高，而且组合间的反交效应显着。另外，计算了在单个环境内和综合环境间6个杂交组合的杂种优势（MPH）。结果显示，有半数的杂交组合存在有利的杂种优势（>1%）。基于文蛤EST数据库和生物信息学的方法预测了一批EST-SNP标记，经混合测序验证后，将确认的16个SNPs通过SNaPshot的方法在一个生长优势群体和一个对照群体中分型，利用标记-性状关联分析鉴定出7个与生长性状显着相关的SNPs（SNPg3、SNPg4、SNPg5、SNPg6、SNPg8、SNPg9和SNPg16）（P<0.05），又利用一个独立群体进行双向选择性分型验证了其中3个标记（SNPg5、SNPg6和SNPg9）与生长性状的相关性。这是首次在文蛤中进行生长相关EST-SNP标记的批量开发，为文蛤标记辅助选育提供了有价值的信息。利用生长差异的群体材料，开展了重要功能基因多态性与文蛤生长的关联分析。从文蛤中克隆到一个长链酯酰辅酶A合成酶基因（MmeACSL1），全长1867bp，编码475个氨基酸。利用Real-time PCR检测了在不同营养条件下文蛤该基因的表达，发现MmeACSL1在禁食条件下的表达水平显着高于正常进食下的表达水平（P <0.05），提示其参与了文蛤的能量代谢。通过生物信息学预测和直接测序，在此基因中发现2个外显子SNPs和6个内含子SNPs。基于标记-性状关联分析，从这些SNPs中鉴定出5个显着生长相关的SNPs（mmACSLe-2、mmACSLi-2、mmACSLi-3、mmACSLi-5和mmACSLi-4）（P <0.05），而且它们所构建的单倍型也与生长性状显着相关（P <0.05），表明MmeACSL1在文蛤能量代谢中具有重要作用，并与文蛤生长存在密切联系。克隆获得了文蛤细胞周期蛋白依赖性激酶基因（CDK10），cDNA全长1854bp，编码390个氨基酸。此基因与哺乳动物中CDK10基因的同源性最高，将其命名为MmeCDK10。通过对该基因测序，发现5个外显子SNPs和5个内含子SNPs。利用两个生长差异显着的群体对这些SNPs进行标记-性状关联分析，发现4个外显子SNPs（mmCDKe-1、mmCDKe-3、mmCDKe-4和mmCDKe-5）和1个内含子SNP（mmCDKi-1）与生长性状显着相关（P <0.05），提示MmeCDK10参与了文蛤的生长。
二、结合表型与标记信息预测动物杂种优势的理论探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、结合表型与标记信息预测动物杂种优势的理论探讨（论文提纲范文）
（1）作物杂交种表型的全基因组选择模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 基因组选择研究背景 |
| 1.1.1 基因组选择的提出 |
| 1.1.2 基因组选择在动植物中的应用研究 |
| 1.2 影响基因组预测的主要因素 |
| 1.2.1 影响基因组预测的遗传因素 |
| 1.2.2 影响基因组预测的统计方法 |
| 1.3 基因组选择与作物杂交育种 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第2章 整合亲本表型预测水稻杂交种产量的基因组选择方法 |
| 2.0 前言 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 预测方法 |
| 2.1.3 交叉验证 |
| 2.1.4 构建杂交种预测变量 |
| 2.1.5 整合亲本表型的模型构建 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 加性模型结合亲本表型的基因组预测 |
| 2.2.2 加显模型结合亲本表型的基因组预测 |
| 2.2.3 预测力的方差分析 |
| 2.2.4 不同预测方法对不同性状预测力的比较 |
| 2.3 小结与讨论 |
| 第3章 结合辅助性状的玉米基因组选择策略 |
| 3.0 前言 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 材料收集 |
| 3.1.2 统计方法 |
| 3.1.3 技术路线 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 性状间的相关分析 |
| 3.2.2 结合已知辅助性状的杂交种基因组预测 |
| 3.2.3 结合预测辅助性状的杂交种基因组预测 |
| 3.2.4 预测未经鉴定的杂交种 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间成果 |
| 致谢 |
（2）鹅掌楸属基因组演化及其花色变异遗传基础研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 木兰类植物及鹅掌楸属研究概况 |
| 1.1.1 木兰类植物内部系统发育关系 |
| 1.1.2 木兰类植物在被子植物中的系统发育位置 |
| 1.1.3 鹅掌楸属植物 |
| 1.1.3.1 鹅掌楸与北美鹅掌楸 |
| 1.1.3.2 鹅掌楸杂交育种 |
| 1.1.3.3 鹅掌楸属植物遗传学及基因组学研究进展 |
| 1.2 基因组学及比较基因组学研究概况 |
| 1.2.1 测序技术发展 |
| 1.2.1.1 一代测序技术 |
| 1.2.1.2 二代测序技术 |
| 1.2.1.3 三代测序技术 |
| 1.2.1.4 其它新测序技术 |
| 1.2.2 基因组学 |
| 1.2.3 比较基因组学研究 |
| 1.2.4 植物比较基因组学研究 |
| 1.3 实验目的意义与技术路线图 |
| 1.3.1 实验目的与意义 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 第二章 鹅掌楸基因组 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 样品采集 |
| 2.1.2 建库测序 |
| 2.1.3 二代测序数据质控 |
| 2.1.4 基因组大小估计(K-mer法) |
| 2.1.5 基因组大小估计(流式细胞仪法) |
| 2.1.6 基因组组装 |
| 2.1.7 连锁群构建 |
| 2.1.8 基因组组装评估 |
| 2.1.9 重复序列注释 |
| 2.1.10 基因注释 |
| 2.1.11 全基因组复制 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 鹅掌楸基因组草图 |
| 2.2.2 鹅掌楸基因组演化 |
| 2.2.2.1 全基因组复制事件 |
| 2.2.2.2 重复序列 |
| 2.3 结论与讨论 |
| 第三章 以鹅掌楸为代表的木兰类植物系统发育 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 同源基因鉴定 |
| 3.1.2 系统发育信号检测 |
| 3.1.3 物种树重建 |
| 3.1.5 单、真双子叶特有基因家族鉴定 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 单基因树构建 |
| 3.2.2 基于溯祖分析的物种树构建 |
| 3.2.3 单、真双子叶特有基因家族 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 第四章 鹅掌楸属植物重测序与群体演化 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 样品采集与测序 |
| 4.1.2 单核苷酸多态性检测 |
| 4.1.3 群体结构分析 |
| 4.1.4 核苷酸多样性与群体分化指数 |
| 4.1.5 群体历史动态分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 鹅掌楸属群体结构 |
| 4.2.2 鹅掌楸属群体多态性 |
| 4.2.3 鹅掌楸属群体历史动态 |
| 4.3 结论与讨论 |
| 第五章 北美鹅掌楸基因组及比较基因组 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 采样与测序 |
| 5.1.2 基因组组装 |
| 5.1.3 基因组注释 |
| 5.1.4 花色取样 |
| 5.1.5 非靶向代谢组分析 |
| 5.1.6 转录组分析 |
| 5.1.7 类胡萝卜素靶向代谢组分析 |
| 5.1.8 系统发育分析 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 北美鹅掌楸基因组草图 |
| 5.2.3 鹅掌楸与北美鹅掌楸比较基因组 |
| 5.2.4 北美鹅掌楸花瓣萜类代谢物的积累 |
| 5.2.5 北美鹅掌楸花瓣下部类胡萝卜素合成通路的转录激活 |
| 5.2.6 北美鹅掌楸花瓣色带形成的关键色素 |
| 5.2.7 鹅掌楸与北美鹅掌楸花瓣着色差异的遗传基础 |
| 5.3 结论与讨论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（3）辣椒杂种优势群的建立与杂种优势预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 杂种优势 |
| 1.1.1 植物杂种优势研究 |
| 1.1.2 杂种优势传统遗传理论 |
| 1.2 杂种优势分子机理研究进展 |
| 1.2.1 产量相关性状杂种优势的QTL定位 |
| 1.2.2 杂种优势相关基因的定位 |
| 1.3 杂种优势的表示方法 |
| 1.4 杂种优势预测 |
| 1.4.1 生理生化法预测杂种优势 |
| 1.4.2 数理统计法预测杂种优势 |
| 1.4.3 分子标记法预测杂种优势 |
| 1.5 杂种优势群 |
| 1.5.1 杂种优势群的研究进展 |
| 1.5.2 杂种优势群的构建方法 |
| 1.6 研究目的和与技术路线 |
| 1.6.1 研究目的 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 基于全基因组SNP对辣椒核心种质的遗传分群 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 基于全基因组SNP对辣椒核心种质的遗传分群 |
| 2.2.2 群特点分析 |
| 2.2.3 代表性材料的选取 |
| 2.3 结论与讨论 |
| 第三章 基于全基因组SNP分析辣椒亲本间遗传距离与产量性状杂种优势的关系 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料及组配方法 |
| 3.1.2 亲本间的遗传距离 |
| 3.1.3 产量杂种优势 |
| 3.1.4 遗传距离和杂种优势的个别分析和分组分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 F1组合亲本间的遗传距离分析 |
| 3.2.2 杂种优势分析 |
| 3.2.3 遗传距离与杂种优势的关系 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 第四章 利用杂种优势和配合力分析辣椒产量杂种优势群 |
| 4.1 试验材料和方法 |
| 4.1.1 试验材料 |
| 4.1.2 试验方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 产量性状及联合方差分析 |
| 4.2.2 配合力与杂种优势分析 |
| 4.2.3 杂种优势分析 |
| 4.3 结论与讨论 |
| 4.3.1 产量性状及联合方差分析 |
| 4.3.2 配合力与杂种优势预测 |
| 4.3.3 产量杂种优势群 |
| 第五章 辣椒遗传群组主要农艺性状杂种优势和配合力分析 |
| 5.1 试验材料和方法 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 辣椒农艺性状间的杂种优势相关性分析 |
| 5.2.2 群的杂种优势分析 |
| 5.2.3 群的一般配合力分析 |
| 5.2.4 群的特殊配合力分析 |
| 5.3 结论与讨论 |
| 5.3.1 辣椒性状的相关性 |
| 5.3.2 辣椒各个性状遗传关系群的杂种优势探讨 |
| 5.3.3 辣椒不同性状遗传关系群的配合力探讨 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 基于全基因组SNP对辣椒核心种质的遗传分群 |
| 6.2 基于全基因组SNP分析辣椒亲本间遗传距离与产量性状杂种优势的关系 |
| 6.3 利用杂种优势和配合力分析辣椒产量杂种优势群 |
| 6.4 辣椒遗传群组主要农艺性状杂种优势和配合力分析 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）基于基因组信息对金华猪种质特性及其保护、利用的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 文章部分缩略语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 金华猪概况 |
| 1.1.1 产地分布及品种形成 |
| 1.1.2 种质特性 |
| 1.1.3 保种现状 |
| 1.1.4 研究进展 |
| 1.1.5 主要问题 |
| 1.2 猪的基因组研究 |
| 1.2.1 猪基因组的组装 |
| 1.2.2 基因组测序在猪中的应用 |
| 1.3 分子种质特性研究方法 |
| 1.3.1 遗传变异检测 |
| 1.3.2 基因组结构分析 |
| 1.3.3 基因组功能注释 |
| 1.3.4 选择信号分析 |
| 1.4 家畜遗传资源的保护 |
| 1.4.1 家畜遗传多样性 |
| 1.4.2 遗传多样性检测方法 |
| 1.4.3 在分子水平上评估遗传多样性的指标 |
| 1.4.4 保种相关理论和方法 |
| 1.4.5 保种方式 |
| 1.5 遗传资源的利用 |
| 1.5.1 利用的必要性 |
| 1.5.2 利用的主要途径 |
| 1.6 研究目的与意义 |
| 2 金华猪在遗传资源分类中的地位 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 实验动物与样品 |
| 2.1.2 主要试剂及其来源 |
| 2.1.3 主要仪器及设备 |
| 2.1.4 基因组DNA的提取及质量检测 |
| 2.1.5 文库的构建及测序 |
| 2.1.6 测序数据分析及存贮 |
| 2.1.7 群体及SNPs检测 |
| 2.1.8 群体遗传距离分析 |
| 2.1.9 群体遗传分化 |
| 2.1.10 群体遗传结构分析 |
| 2.1.11 群体迁移分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 测序数据分析结果 |
| 2.2.2 SNPs的数量和频率分布 |
| 2.2.3 金华猪与其它群体间的遗传距离 |
| 2.2.4 群体间遗传分化结果 |
| 2.2.5 群体遗传结构结果 |
| 2.2.6 群体迁移分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 金华猪的基因组测序及遗传变异检测 |
| 2.3.2 金华猪在遗传资源分类的地位 |
| 2.4 小结 |
| 3 金华猪的分子种质特性研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 基因组结构分析 |
| 3.1.2 基因组功能分析 |
| 3.1.3 金华猪群体内选择信号检测 |
| 3.1.4 群体间选择信号检测 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 SNPs在基因组上的分布 |
| 3.2.2 群体单倍型块构建 |
| 3.2.3 群体ROH分布 |
| 3.2.4 金华猪群体内选择信号分析 |
| 3.2.5 群体间选择信号分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 基因组结构上的分析 |
| 3.3.2 选择信号分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 金华猪易感猪支原体肺炎遗传机制的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 生物信息学挖掘方法 |
| 4.1.2 全基因组关联分析 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 生物信息学挖掘结果 |
| 4.2.2 全基因组关联分析结果 |
| 4.2.3 候选基因的验证 |
| 4.3 小结 |
| 5 金华猪保种效果分析 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 基于系谱的近交系数计算 |
| 5.1.2 繁殖性能育种值评估 |
| 5.1.3 在群金华猪近交系数、亲缘系数计算和群体结构分析 |
| 5.1.4 在群金华猪群体有效含量估计 |
| 5.1.5 群体遗传多样性分析 |
| 5.1.6 遗传近交程度估计 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 金华猪历年近交系数变化 |
| 5.2.2 金华猪历年繁殖性能变化 |
| 5.2.3 在群金华猪近交系数、亲缘系数和群体结构 |
| 5.2.4 在群金华猪群体有效含量 |
| 5.2.5 群体遗传多样性分析结果 |
| 5.2.6 群体近交程度估计 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 金华猪的最宜杂交配套模式 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 杂种优势预测方法 |
| 6.1.2 配合力测定试验方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 杂种优势预测结果 |
| 6.2.2 配合力测定试验结果 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 杂种优势预测 |
| 6.3.2 配合力测定试验 |
| 6.4 小结 |
| 7 结语 |
| 7.1 具体工作及结果 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 论文中的附表 |
| 附录2 论文中其它附件 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的主要成果 |
| 学术论文 |
| 专利 |
（5）尾叶桉×细叶桉重要经济性状的遗传变异与关联分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 林木生长和材性性状的遗传变异研究 |
| 1.3.2 分子标记在林木中的应用 |
| 1.3.3 杂交亲本选配 |
| 1.3.4 关联分析研究现状及趋势 |
| 1.4 研究目标和主要研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究技术路线图 |
| 第二章 尾叶桉×细叶桉生长与材性遗传参数 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料与试验设计 |
| 2.1.2 性状观测 |
| 2.1.3 统计分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 各性状均值 |
| 2.2.2 方差分量和遗传力 |
| 2.2.3 性状间、年龄早晚相关以及B型相关 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 尾叶桉×细叶桉杂交群体性状表现 |
| 2.3.2 生长和材性的亲本遗传效应、遗传力和显性作用 |
| 2.3.3 性状间的遗传相关 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于EST-SSR的亲本遗传信息与杂种子代表现的相关性研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 EST-SSR标记数据 |
| 3.1.3 统计分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 亲本遗传多样性及标记筛选 |
| 3.2.2 亲本遗传信息与杂种均值的相关性 |
| 3.2.3 亲本遗传信息与特殊杂交力的相关性 |
| 3.2.4 亲本遗传信息与杂种优势的相关性 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 影响亲本遗传距离与杂种子代表现相关性的因素 |
| 3.3.2 显着片段、增效片段和减效片段对杂种子代表现的预测 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 尾细桉×细叶桉生长和材性性状的关联分析 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验材料、试验设计和性状调查 |
| 4.1.2 简化基因组测序 |
| 4.1.3 基因分型 |
| 4.1.4 关联分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 基因组DNA质量检测结果 |
| 4.2.2 简化基因组测序数据统计 |
| 4.2.3 SNP的检测 |
| 4.2.4 生长性状关联分析 |
| 4.2.5 材性性状关联分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 林木生长相关基因 |
| 4.3.2 木材相关基因 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 对杂交育种策略的意义 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（6）棉花多倍体化进程中非编码RNA的变化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 本文所使用的缩略词表 |
| 第一部分: 文献综述 |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 多倍体化进程中基因组表观遗传修饰 |
| 1 多倍体化的优势和利用 |
| 2 多倍体基因组中的基因沉默和基因组偏向 |
| 3 SiRNA在多倍体基因组中的变化 |
| 4 多倍体基因组的DNA甲基化 |
| 6 基因组加倍过程的转座子变化 |
| 7 基因组加倍过程的其它表观遗传修饰 |
| 第二节 长非编码RNA的研究进展 |
| 1 LncRNA定义、分类、生物合成和结构 |
| 2 植物中lncRNA的功能研究 |
| 3 LncRNA的分子功能作用机制 |
| 4 lncRNA的起源和进化 |
| 5 LncRNA的生物信息学预测 |
| 第三节 1.3 CircRNA的研究进展 |
| 1 CircRNA的特征和分类 |
| 2 CircRNA的生物合成机制 |
| 3 CircRNA的功能研究进展 |
| 4 CircRNA的生物信息学预测 |
| 第四节 棉花的基因组学研究 |
| 1 棉花的重要性 |
| 2 棉属主要物种进化关系 |
| 3 棉花基因组测序 |
| 本研究的目的和意义 |
| 第二部分 研究报告 |
| 第二章 LncRNA在棉花多倍体化过程中的变化研究 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 实验材料 |
| 1.2 本实验所用的软件 |
| 1.3 建库和测序 |
| 1.4 基因组文件和测序信息收集 |
| 1.5 LncRNA的数据质量控制和清理 |
| 1.6 LncRNA预测 |
| 1.7 转座子起源lncRNA的鉴定 |
| 1.8 鉴定棉种属间的直系同源lncRNA |
| 1.9 表达和差异分析 |
| 1.10 LncRNA保守性分析 |
| 1.11 LncRNA Kimura距离计算 |
| 1.12 siRNA文库的构建和测序 |
| 1.13 Small RNA分析 |
| 1.14 组蛋白数据分析 |
| 1.15 DNA甲基化数据分析 |
| 1.16 VIGS (Virus-induced gene silencing)实验 |
| 1.17 实时定量RT-PCR |
| 2 结果分析 |
| 2.1 亚洲棉,陆地棉,雷蒙德氏棉lncRNA的鉴定 |
| 2.2 LncRNA的基因组特征 |
| 2.3 LncRNA序列保守性 |
| 2.4 lncRNA的位置保守性 |
| 2.5 lncRNA表达保守性 |
| 2.6 种间杂交对Ln cRNA冲击 |
| 2.7 LncRNA在多倍体化中的选择和保留 |
| 2.8 进化保守lncRNA的特征 |
| 2.9 转座子对lncRNA表达的影响 |
| 2.10 转座子siRNA修饰与lncRNA的转录 |
| 2.11 转座子甲基化修饰与新lncRNA的转录 |
| 2.12 全基因组关联分析lncRNA位点 |
| 3 讨论 |
| 3.1 棉花是研究lncRNA进化的模式植物 |
| 3.2 种间杂交对LncRNA冲击 |
| 3.3 杂交过程中lncRNA的变异规律 |
| 3.4 转座子插入对lncRNA的影响 |
| 第三章 四倍体陆地棉及其二倍体亲本保守circRNA的鉴定 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 基因组版本和植物材料 |
| 1.2 本实验所用的软件 |
| 1.3 质量控制和清除 |
| 1.4 CircRNA的鉴定 |
| 1.5 CircRNA表达分析 |
| 1.6 CircRNA的Gene Ontology分析 |
| 1.7 CircRNA的序列分析 |
| 1.8 CircRNA同源基因鉴定 |
| 1.9 CircRNA的PCR验证 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 棉属circRNA的鉴定 |
| 2.2 CircRNA母基因(Parent gene)的结构特征 |
| 2.3 棉属circRNA的剪切信号和侧翼反向互补序列 |
| 2.4 棉属中的保守circRNA |
| 2.5 保守circRNA的特征 |
| 3 讨论 |
| 3.1 全基因组鉴定植物circRNA |
| 3.2 植物circRNA的形成机制 |
| 3.3 棉属间保守circRNA的特征 |
| 全文结论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 论文发表情况 |
| 致谢 |
（7）基因组选择方法的比较与多变量GBLUP模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 基因组选择研究背景 |
| 1.2 分子标记 |
| 1.3 基因效应与方差 |
| 1.4 基因组选择研究进展 |
| 1.4.1 基因组选择的基本方法 |
| 1.4.2 一步法 |
| 1.4.3 基因组选择中的非加性效应 |
| 1.4.4 多变量基因组选择方法 |
| 1.4.5 影响基因组选择准确性的主要因素 |
| 第2章 基因组选择方法的比较研究 |
| 2.0 前言 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.1.1 数据 |
| 2.1.2 统计方法 |
| 2.1.3 模拟 |
| 2.1.4 研究设计 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 不同数目QTL下的预测精度和预测能力对比 |
| 2.2.2 不同遗传率下6种方法预测精度和预测能力的对比 |
| 2.2.3 不同方法预测小麦产量的结果对比 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 遗传率对预测精度和预测能力的影响 |
| 2.3.2 QTL数目对预测精度和预测能力的影响 |
| 2.3.3 训练集大小对预测的影响 |
| 2.3.4 RR-BLUP和GBLUP的关系 |
| 2.3.5 影响预测的其它因素 |
| 第3章 基于GBLUP模型的NCII设计水稻杂交种表型预测研究 |
| 3.0 前言 |
| 3.1 材科与方法 |
| 3.1.1 材料收集 |
| 3.1.2 方法 |
| 3.1.3 技术路线 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 杂交种表型预测结果 |
| 3.2.2 配合力预测结果 |
| 3.2.3 水稻潜在杂交群体表型预测结果 |
| 3.2.4 基于R语言的软件包开发 |
| 3.2.5 Java程序的开发 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 显性方差对预测的贡献 |
| 3.3.2 标记密度对预测的影响 |
| 3.3.3 NCII训练集的价值与标记的匹配 |
| 第4章 多变量GBLUP模型研究 |
| 4.0 前言 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 数据 |
| 4.1.2 预测方法 |
| 4.1.3 交叉验证 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 多性状预测结果 |
| 4.2.2 多环境预测结果 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 多变量模型对多性状预测的影响 |
| 4.3.2 多变量模型对多环境预测的影响 |
| 第5章 基于选择指数的基因组选择方法研究 |
| 5.0 前言 |
| 5.1 数据与方法 |
| 5.1.1 数据 |
| 5.1.2 方法 |
| 5.1.3 模拟设计 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 目标性状选择指数的构建 |
| 5.2.2 选择指数直接预测目标性状 |
| 5.2.3 选择指数辅助预测目标性状 |
| 5.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附表 |
| 攻读博士学位期间发表的研究论文 |
（8）长牡蛎壳色性状选育及其遗传学分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 长牡蛎遗传育种进展 |
| 1 传统育种方法 |
| 1.1 选择育种 |
| 1.2 杂交育种 |
| 2 分子标记辅助选择育种 |
| 2.1 连锁分析法 |
| 2.2 全基因组关联分析法 |
| 2.3 候选基因法 |
| 第二节 贝类壳色性状遗传研究进展 |
| 1 贝类壳色性状的表现形式 |
| 2 贝类壳色性状的环境影响 |
| 3 贝类壳色性状的遗传 |
| 4 贝类壳色性状的分子基础 |
| 5 贝类壳色性状与其他性状的关系 |
| 6 贝类壳色性状选育成果 |
| 7 长牡蛎壳色遗传研究进展 |
| 第三节 本研究的目的及主要内容 |
| 1 研究目的及意义 |
| 2 研究内容 |
| 第二章 长牡蛎壳色性状家系选育 |
| 第一节 长牡蛎4种壳色第二代家系生长与存活比较 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 亲贝的来源 |
| 1.2 人工授精,孵化及幼虫培育 |
| 1.3 养成管理 |
| 1.4 取样和测量 |
| 1.5 数据分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 幼虫期生长比较 |
| 2.2 幼虫期存活率比较 |
| 2.3 养成期生长比较 |
| 2.4 养成期存活率比较 |
| 3 讨论 |
| 3.1 壳色与F_2生长、存活的关系 |
| 3.2 近交对F_2生长、存活的影响 |
| 第二节 长牡蛎3种壳色家系间杂交子代生长与存活比较 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 亲贝的来源 |
| 1.2 实验设计 |
| 1.3 人工授精,孵化及幼虫培育 |
| 1.4 养成管理 |
| 1.5 取样和测量 |
| 1.6 数据分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 幼虫期生长的比较分析 |
| 2.2 幼虫期存活率的比较分析 |
| 2.3 幼虫期杂种优势率的比较分析 |
| 2.4 养成期生长比较 |
| 2.5 养成期存活率比较 |
| 2.6 养成期杂种优势率的比较分析 |
| 3 讨论 |
| 第三章 长牡蛎壳金新品系选育 |
| 第一节 长牡蛎壳金群体第三代选育的选择反应 |
| 0 引言 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 亲贝来源 |
| 1.2 人工授精及孵化 |
| 1.3 幼虫培育及采苗 |
| 1.4 养成 |
| 1.5 取样和壳色统计 |
| 1.6 选择反应、遗传获得和遗传力估计 |
| 2 结果 |
| 2.1 亲本选择 |
| 2.2 生长性状的比较 |
| 2.3 遗传参数 |
| 2.4 壳色和外套膜色分析 |
| 3 讨论 |
| 第二节 长牡蛎壳金群体第四代选育的选择反应 |
| 0 引言 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 亲本选择 |
| 1.2 人工授精及孵化 |
| 1.3 幼虫培育与采苗 |
| 1.4 养成 |
| 1.5 取样 |
| 1.6 选择反应、遗传获得和遗传力估计 |
| 2 结果 |
| 2.1 亲本选择 |
| 2.2 生长性状的比较 |
| 2.3 遗传参数 |
| 2.4 壳色和外套膜色分析 |
| 3 讨论 |
| 第三节 长牡蛎壳金群体生长模型的建立 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料来源 |
| 1.2 人工授精及孵化 |
| 1.3 幼虫培育与采苗 |
| 1.4 养成 |
| 1.5 取样及测量 |
| 1.6 数据统计及生长模型拟合 |
| 2 结果 |
| 2.1 参数估计与模型拟合 |
| 2.2 各性状的绝对生长速度 |
| 3 讨论 |
| 第四章 长牡蛎壳色性状遗传分析 |
| 第一节 长牡蛎贝壳着色度遗传力估计 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料来源 |
| 1.2 壳色的测量 |
| 1.3 数据分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 遗传力估计 |
| 2.2 子代壳色分布 |
| 3 讨论 |
| 第二节 长牡蛎贝壳着色度关联标记鉴定与定位 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 牡蛎材料 |
| 1.2 壳色的测量 |
| 1.3 DNA提取和混合池的构建 |
| 1.4 AFLP分析 |
| 1.5 AFLP标记的筛选 |
| 1.6 AFLP标记的连锁分析与QTL定位 |
| 1.7 AFLP标记的克隆与测序 |
| 1.8 SCAR标记的转化 |
| 1.9 SCAR标记的验证及图谱定位 |
| 2 结果 |
| 2.1 子代壳色分离 |
| 2.2 AFLP标记筛选 |
| 2.3 AFLP标记连锁分析与QTL定位 |
| 2.4 SCAR标记的转化 |
| 2.5 SCAR标记的图谱定位 |
| 2.6 关联序列的生物信息学分析 |
| 3 讨论 |
| 第三节 长牡蛎壳金性状遗传模式分析 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 亲本来源 |
| 1.2 交配设计 |
| 1.3 幼虫培育及养成 |
| 1.4 子代壳色统计 |
| 1.5 数据分析 |
| 2 结果与讨论 |
| 第四节 长牡蛎壳金性状关联标记鉴定 |
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 实验材料 |
| 1.2 DNA提取及混合池构建 |
| 1.3 AFLP分析 |
| 1.4 AFLP标记的筛选 |
| 1.5 AFLP连锁分析 |
| 1.6 AFLP片段的克隆及测序 |
| 1.7 单位点特异性PCR标记的转化 |
| 2 结果 |
| 2.1 壳色分离情况 |
| 2.2 AFLP筛选 |
| 2.3 AFLP标记连锁分析 |
| 2.4 单位点特异性PCR标记的转化 |
| 2.5 关联序列的生物信息学分析 |
| 3 讨论 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 学术成果 |
（9）多亲本群体QTL定位和优异杂交组合预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略词 |
| 第一部分 文献综述 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 数量性状与作物育种 |
| 1.1 作物育种发展历程 |
| 1.2 数量性状基因座定位 |
| 1.3 上位性QTL定位 |
| 1.4 数量性状遗传分析与作物育种 |
| 2 关联分析 |
| 2.1 关联分析的概念 |
| 2.2 关联分析的线性模型方法 |
| 2.3 关联分析的混合线性模型方法 |
| 2.4 关联分析的快速算法 |
| 2.5 关联分析的多QTL方法 |
| 2.6 影响关联分析的因素 |
| 3 遗传交配设计 |
| 3.1 遗传交配设计 |
| 3.2 遗传交配设计的方差分析方法 |
| 3.3 遗传交配设计群体的QTL定位方法 |
| 3.4 MAGIC群体 |
| 3.5 NAM群体 |
| 3.6 存在的问题 |
| 4 作物育种的选择方法 |
| 4.1 选择指数 |
| 4.2 标记辅助育种 |
| 4.3 全基因组选择 |
| 4.4 GBLUP |
| 4.5 影响预测准确性的因素 |
| 5 本研究的目的与内容 |
| 第二部分 研究报告 |
| 第二章 部分NCⅡ群体的互作QTL定位 |
| 1 引言 |
| 2 原理和方法 |
| 2.1 作图群体与甘蓝型油菜含油量测定 |
| 2.2 SSR标记 |
| 2.3 遗传模型 |
| 2.4 参数估计 |
| 2.5 似然比测验 |
| 2.6 高通量QTL效应扫描方法 |
| 2.7 配合力估计与优异亲本和优异杂交组合预测 |
| 2.8 Monte Carlo模拟试验参数设置 |
| 3 结果 |
| 3.1 遗传率对QTL定位的影响 |
| 3.2 样本容量对QTL定位的影响 |
| 3.3 群体结构对QTL定位的影响 |
| 3.4 甘蓝型油菜含油量的QTL定位 |
| 3.5 甘蓝型油菜含油量QTL定位结果的可靠性分析 |
| 3.6 基于甘蓝型油菜含油量的优异亲本和杂交组合预测 |
| 4 讨论 |
| 第三章 部分NCⅡ群体优异亲本和杂交组合预测的GBLUP方法 |
| 1 引言 |
| 2 原理和方法 |
| 2.1 NCⅡ遗传交配设计群体 |
| 2.2 遗传模型 |
| 2.3 方差组分分析 |
| 2.4 基因组最优线性无偏预测 |
| 2.5 交叉验证 |
| 2.6 配合力分析与优异亲本和优异杂交组合选择 |
| 2.7 Monte Carlo模拟试验方案 |
| 3 结果 |
| 3.1 甘蓝型油菜油酸含量的表型特征 |
| 3.2 甘蓝型油菜油酸含量的方差组分分析 |
| 3.3 交叉验证 |
| 3.4 部分NCⅡ群体甘蓝型油菜油酸含量的配合力分析 |
| 3.5 甘蓝型油菜油酸含量改良的优异亲本和杂交组合预测 |
| 3.7 Monte Carlo模拟研究 |
| 4 讨论 |
| 第四章 巢式关联群体区分亚群效应的多QTL定位 |
| 1 引言 |
| 2 原理和方法 |
| 2.1 NAM群体数据 |
| 2.2 遗传模型 |
| 2.3 统计分析 |
| 2.4 参数估计 |
| 2.5 Monte Carlo模拟设计 |
| 3 结果 |
| 3.1 单NAM群体散粉期的CIM定位 |
| 3.2 联合NAM多个亚群体开花时间的遗传分析 |
| 3.3 Monte Carlo模拟研究 |
| 4 讨论 |
| 第五章 全文结论及创新点 |
| 1 全文结论 |
| 1.1 提出了基于NCⅡ交配设计数量性状的互作QTL定位方法 |
| 1.2 将全基因组预测推广至NCⅡ群体 |
| 1.3 提出了区分巢式关联群体亚群效应的多QTL定位方法 |
| 2 创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表及待发表的论文 |
（10）文蛤（Meretrix meretrix）选育群体的遗传测定及生长相关SNP鉴定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 综述 |
| 1. 我国海洋贝类养殖业概况 |
| 2. 贝类遗传育种的理论基础 |
| 2.1 育种性状的选择 |
| 2.2 选配制度 |
| 2.3 遗传力 |
| 2.4 杂种优势 |
| 2.5 配合力 |
| 2.6 近交衰退 |
| 2.7 基因型与环境互作 |
| 2.8 贝类遗传育种技术路线 |
| 3. 海洋贝类遗传育种研究进展 |
| 3.1 选择育种 |
| 3.2 杂交育种 |
| 3.3 细胞工程育种 |
| 3.4 分子标记辅助选择育种 |
| 3.4.1 分子标记连锁图谱的构建 |
| 3.4.2 QTL 定位 |
| 3.5 基因组选择育种 |
| 4. 分子标记技术 |
| 4.1 分子标记类型 |
| 4.1.1 微卫星标记技术 |
| 4.1.1.1 微卫星概述 |
| 4.1.1.2 微卫星标记的优缺点 |
| 4.1.2 SNP 标记技术 |
| 4.1.2.1 SNP 概述 |
| 4.1.2.2 SNP 开发 |
| 4.1.2.3 SNP 检测技术 |
| 4.2 分子标记在贝类遗传育种中的应用 |
| 4.2.1 贝类遗传多样性分析 |
| 4.2.2 贝类亲缘关系研究 |
| 4.2.3 贝类遗传连锁图谱构建 |
| 4.2.4 贝类 QTL 定位 |
| 4.2.5 贝类分子标记辅助选育 |
| 5. 文蛤遗传育种研究背景 |
| 5.1 文蛤的特性 |
| 5.2 文蛤的养殖和苗种培育 |
| 5.3 文蛤分子育种的相关基础研究现状 |
| 6. 研究目的与意义 |
| 第二章 人工繁育条件下文蛤亲本贡献率和有效群体大小评估 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 文蛤 3×3 完全双列杂交实验设计 |
| 2.2 幼虫养成 |
| 2.3 样品收集和 DNA 准备 |
| 2.4 微卫星分析 |
| 2.5 遗传多样性分析 |
| 2.6 亲权分析 |
| 2.7 数据分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 模拟分析和亲权鉴定 |
| 3.2 亲本和子代的遗传多样性 |
| 3.3 亲本贡献率 |
| 3.4 有效亲本数量 |
| 4. 讨论 |
| 第三章 基于微卫星标记揭示的文蛤小群体近交的遗传效应 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 实验设计和取样 |
| 2.2 微卫星分析 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.4 模拟分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 遗传多样性分析 |
| 3.2 近交系数和近交衰退 |
| 3.3 全同胞交配中的遗传漂变 |
| 3.4 不同亲本数量（Ne）下的杂合度变化趋势模拟 |
| 4. 讨论 |
| 第四章 基于文蛤家系双列杂交的配合力和杂种优势研究 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 家系建立和实验设计 |
| 2.2 取样和数据记录 |
| 2.3 统计分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 方差分析 |
| 3.2 不同组合及环境间的生长表现差异 |
| 3.3 配合力分析 |
| 3.4 杂种优势 |
| 4. 讨论 |
| 第五章 文蛤生长性状相关 SNP 标记的开发和鉴定 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 文蛤群体和样品收集 |
| 2.2 DNA 样品准备 |
| 2.3 候选的生长相关 EST-SNP 筛选 |
| 2.4 多重 SNaPshot 分型 |
| 2.5 遗传多样性分析 |
| 2.6 SNP 与生长性状的关联分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 SNP 开发 |
| 3.2 生长比较 |
| 3.3 遗传多样性 |
| 3.4 SNP 与生长性状的关联分析 |
| 3.5 生长相关 SNP 的功能注释 |
| 4. 讨论 |
| 第六章 长链酯酰辅酶 A 合成酶 1 基因的克隆以及与文蛤生长的相关分析 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 文蛤材料和样本收集 |
| 2.2 文蛤饥饿实验 |
| 2.3 RNA 提取和 cDNA 合成 |
| 2.4 文蛤 ACSL 基因的克隆 |
| 2.5 MmeACSL1 基因的序列分析 |
| 2.6 MmeACSL1 基因在不同组织以及不同营养条件下的表达 |
| 2.7 MmeACSL1 基因的 SNP 鉴定和分型 |
| 2.8 数据分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 MmeACSL1 基因的序列分析 |
| 3.2 MmeACSL1 基因在文蛤不同组织中的表达 |
| 3.3 MmeACSL1 基因在不同营养条件下的表达 |
| 3.4 MmeACSL1 基因中的 SNP 鉴定 |
| 3.5 SNP 和单倍型与生长性状的关联分析 |
| 4. 讨论 |
| 第七章 文蛤细胞周期蛋白依赖性激酶 10 基因的鉴定及其 SNPs 与生长性状的关联分析 |
| 1. 前言 |
| 2. 实验材料和方法 |
| 2.1 文蛤材料和样本收集 |
| 2.2 RNA 提取和 cDNA 合成 |
| 2.3 文蛤 CDK 基因的克隆 |
| 2.4 MmeCDK10 基因的序列分析 |
| 2.5 MmeCDK10 基因在不同组织中的表达 |
| 2.6 MmeCDK10 基因的 SNP 鉴定和分型 |
| 2.7 数据分析 |
| 3. 结果 |
| 3.1 MmeCDK10 基因的序列分析 |
| 3.2 MmeCDK10 基因在文蛤不同组织中的表达 |
| 3.3 MmeCDK10 基因中的 SNP 鉴定 |
| 3.4 SNP 与生长性状的关联分析 |
| 4. 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表和完成的文章 |
| 致谢 |
四、结合表型与标记信息预测动物杂种优势的理论探讨（论文参考文献）
- [1]作物杂交种表型的全基因组选择模型研究[D]. 赵越. 扬州大学, 2021(09)
- [2]鹅掌楸属基因组演化及其花色变异遗传基础研究[D]. 郝兆东. 南京林业大学, 2020(01)
- [3]辣椒杂种优势群的建立与杂种优势预测[D]. 王昆. 中国农业科学院, 2020(01)
- [4]基于基因组信息对金华猪种质特性及其保护、利用的研究[D]. 徐忠. 上海交通大学, 2020
- [5]尾叶桉×细叶桉重要经济性状的遗传变异与关联分析[D]. 陈升侃. 中国林业科学研究院, 2018(12)
- [6]棉花多倍体化进程中非编码RNA的变化[D]. 赵汀. 南京农业大学, 2017(07)
- [7]基因组选择方法的比较与多变量GBLUP模型研究[D]. 王欣. 扬州大学, 2017(06)
- [8]长牡蛎壳色性状选育及其遗传学分析[D]. 葛建龙. 中国海洋大学, 2015(07)
- [9]多亲本群体QTL定位和优异杂交组合预测[D]. 布素红. 南京农业大学, 2015(06)
- [10]文蛤（Meretrix meretrix）选育群体的遗传测定及生长相关SNP鉴定[D]. 代平. 中国科学院研究生院（海洋研究所）, 2014(10)